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公开(公告)号：CN118428851A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410501297.3
申请日：2024-04-25
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/087 , G06Q10/0631 , G06Q10/0835 , G06Q10/083 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及基于订单批处理的生产与仓储智能联动决策方法及服务平台，该方法包括：获取预规划的排产信息和当前预规划的仓储信息，排产信息关联对应的生产总成本和生产下线时间序列，仓储信息关联对应的仓储总成本和排库时间序列；对生产总成本、生产下线时间序列、仓储总成本和排库时间序列，利用改进的协同优化算法和动态容差进行协同优化，以更新当前生产耦合变量期望值和当前排库耦合变量期望值；判断完成当次迭代的候选排产信息所对应的生产下线时间序列和候选仓储信息所对应的排库时间序列是否满足预设的一致性约束，并在判断到满足预设的一致性约束时，将对应的候选排产信息和对应的候选仓储信息作为协同规划结果。
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公开(公告)号：CN118052344B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410216079.5
申请日：2024-02-27
Applicant: 暨南大学 , 超讯通信股份有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/087
Abstract: 本申请涉及基于MTWS拥堵评估的多路径协同规划方法及存储介质，该方法包括：获取目标仓库对应的第一拣选点信息和拣货通道信息及待拣选订单对应的拣选对象和拣选任务信息；基于第一拣选点信息和拣货通道信息，利用Ratliff&Rosenthal算法，求解每个拣选任务信息对应的最优拣选回路；确定每个最优拣选回路对应的第一拣货路径，基于获取的每条第一拣货路径对应的拣选参数，计算两个拣选任务信息所对应的第一拣货路径的MTWS，并生成MTWS矩阵；基于改进的模拟退火算法，对初始化生成的多个第一编码个体进行模拟退火迭代操作，生成多个第二编码个体，基于MTWS矩阵，对多个第二编码个体进行退火迭代更新，及从迭代更新所生成的候选编码个体中确定目标编码个体，得到路径规划结果。
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公开(公告)号：CN118331208A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410625719.8
申请日：2024-05-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本申请涉及优化与实时反应混合式拣货装配同步决策方法、服务平台及介质，该方法包括：获取在接收到调度排序修正指令时所执行的拣货装配作业信息；根据每个操作批次对应的生产订单中未完成目标操作的产品的比率，对当前作业数据队列所对应的操作批次进行排序更新，得到对应的候选作业数据队列，操作批次包括拣货装配作业信息中的拣货批次和装配批次其中之一，目标操作包括分拣操作和装配操作其中之一；确定候选作业数据队列对应的每个操作批次的目标截止时间，根据目标截止时间与当前时刻的差值，确定对应的操作批次的实时优先级，以及基于实时优先级，对候选作业数据队列所对应的每个操作批次进行排序更新，生成包括目标作业数据队列的决策结果。
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公开(公告)号：CN118134057A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410547816.X
申请日：2024-05-06
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06N3/006
Abstract: 本申请涉及城市生活垃圾四分类中转站优化选址方法及服务平台，该方法包括：利用粒子群优化算法，对包括多个中转站粒子的中转站粒子群进行种群搜索迭代，生成当前对应的中转站粒子群，中转站粒子位置关联目标函数；从完成利用粒子群优化算法和与目标函数对应的目标决策项进行种群搜索迭代的收集点粒子群中，获取所有收集点粒子，确定每个收集点粒子当前对应的收集点粒子位置；根据与收集点粒子位置对应的目标决策项所对应的目标函数，计算当前对应的中转站粒子群中的每个中转站粒子的适应度，根据适应度，重复执行利用粒子群优化算法，对当前对应的中转站粒子群和收集点粒子群进行种群搜索迭代，直至适应度满足适应度限定，得到选址结果。
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公开(公告)号：CN117314283B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311333532.2
申请日：2023-10-16
Applicant: 暨南大学 , 超讯通信股份有限公司 , 广东康利达物联科技有限公司
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/0835 , G06N3/006
Abstract: 本申请涉及混流装配车间的物料配送方法、装置、系统及存储介质，该方法包括：在按第一混流配送规划信息进行物料配送过程中，确定在接收到配送修正信息时，目标配送车所在当前工位节点；从修正规划生成的第二混流配送规划信息中，检测出向当前工位节点配送物料的配送车所对应的候选子配送规划信息，第二混流配送规划信息是基于带混合时间窗的优化机制和改进性蚁群算法，对第一混流配送规划信息和配送修正信息进行修正生成的；在候选子配送规划信息中，检测目标配送车对应的配送路线，并按与检测出的目标配送路线，控制目标配送车进行物料配送。通过本申请，解决了混流装配车间中的物料配送规划，易造成物料易堆积且资源浪费及运作成本高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117314283A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311333532.2
申请日：2023-10-16
Applicant: 暨南大学 , 超讯通信股份有限公司 , 广东康利达物联科技有限公司
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/0835 , G06N3/006
Abstract: 本申请涉及混流装配车间的物料配送方法、装置、系统及存储介质，该方法包括：在按第一混流配送规划信息进行物料配送过程中，确定在接收到配送修正信息时，目标配送车所在当前工位节点；从修正规划生成的第二混流配送规划信息中，检测出向当前工位节点配送物料的配送车所对应的候选子配送规划信息，第二混流配送规划信息是基于带混合时间窗的优化机制和改进性蚁群算法，对第一混流配送规划信息和配送修正信息进行修正生成的；在候选子配送规划信息中，检测目标配送车对应的配送路线，并按与检测出的目标配送路线，控制目标配送车进行物料配送。通过本申请，解决了混流装配车间中的物料配送规划，易造成物料易堆积且资源浪费及运作成本高的问题。
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公开(公告)号：CN116911727A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310858966.8
申请日：2023-07-12
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0835 , G06Q30/0283 , G06N20/00
Abstract: 本申请涉及物流节点选址与配送路径规划方法、装置及存储介质，该方法包括：获取多个第一中转站对应的第一选址路径规划信息，第一选址路径规划信息是基于第一揽投配送信息和揽投网点归属信息，利用模拟退火算法和预设的邻域搜索算法进行规划所生成的；在多个第一中转站中确定关联的多个目标中转站，根据目标中转站的位置信息，利用模拟退火算法进行路径规划，得到第一路径规划信息，第一路径规划信息包括多条具有多个目标中转站的中转揽投路径；基于目标中转站对应的第一选址路径规划信息，确定每条中转揽投路径对应的第二选址路径规划信息；根据第二选址路径规划信息对应的揽投总成本，从多条中转揽投路径中选取目标中转揽投路径及确定规划结果。
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公开(公告)号：CN111917831A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010648253.5
申请日：2020-07-07
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向高动态生产物流环境的智能物联管理系统，第一层为智能对象层，旨在于使用工业可穿戴和物联网设备将“生产-物流”过程中的“人”和“物”进行智能封装，下达工作任务并反馈任务状态；第二层为资源管理层，支持智能对象以工作流方式自主接入、动态管理；第三层为服务层，支持管理者和操作者基于特定业务流程进行双向信息交互，任务下达与执行反馈；上三层为面向智能对象的生产物流管理平台；第四层为应用层，是执行特定生产物流管理的用户接口层。本发明具有实现“管理手段-信息交互-物理操作”有机融合，操作过程与任务接收/反馈并行发生，并保证其携带的便利和成本的低廉的优点。
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公开(公告)号：CN119692913A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411848374.9
申请日：2024-12-16
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/087 , G06Q50/04 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本申请涉及基于GA‑PSO的物料订购与补货的决策方法及服务平台，该方法包括：获取每个订购周期内多种目标物料对应的物料订购量；对每个订购周期中的交付周期的数目和多种目标物料分别对应的物料订购量进行编码，生成多个第一矩阵型编码个体；在基于多个第一矩阵型编码个体，利用遗传算法进行至少一次遗传操作后，确定当次迭代所生成的每个第二矩阵型编码个体对应的第二子编码体的适应度，基于适应度和第二矩阵型编码个体，进行遗传操作迭代，直至生成多个候选矩阵型编码个体；在将候选矩阵型编码个体中的候选子编码体作为候选粒子后，基于粒子群优化算法，对多个候选粒子进行迭代处理，并从生成的多个备选粒子中，选取包括目标物料补货决策信息的目标粒子。
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公开(公告)号：CN119397293A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411662392.8
申请日：2024-11-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/24 , G06F18/2337 , G06F18/10 , G06N3/006 , G06Q10/087 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及退役动力电池匹配重组方法、服务系统及存储介质，该方法包括：在对每个待重组目标退役动力电芯的目标信息所对应的多种目标指标参数进行预处理，生成对应的多种标准特征参数之后，利用一致性分选模型处理每个目标退役动力电芯所对应的多种标准特征参数，得到分选出的多个退役动力电芯集合所对应的分类标签数据；基于预先获取的电池需求参数、多个退役动力电芯集合及对应的分类标签数据，利用改进的人工蜂群算法进行电池重组配置规划迭代，生成对应的重组配置信息；在确定电池需求参数所对应的生产订单需求信息之后，对生产订单需求信息和重组配置信息，利用预设的启发式算法进行排产规划，并按生成的目标排产规划信息进行动力电池重组。
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